2025年大模型在生物制藥中的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化模擬題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在大模型應(yīng)用于生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)時(shí)，以下哪種方法可以顯著提高模型對(duì)生物數(shù)據(jù)的處理能力？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型并行策略

C.特征工程自動(dòng)化

D.分布式訓(xùn)練框架

2.在生物制藥領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)可以幫助模型在有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

C.異常檢測(cè)

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

3.在大模型優(yōu)化過(guò)程中，以下哪種技術(shù)可以減少計(jì)算資源消耗并提高模型效率？

A.低精度推理

B.模型量化（INT8/FP16）

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

4.對(duì)于生物制藥中的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)體系更能反映模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性？

A.感知度/準(zhǔn)確率

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.生成內(nèi)容溯源

D.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

5.在大模型訓(xùn)練中，以下哪種優(yōu)化器對(duì)生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)有較好的效果？

A.Adam

B.SGD

C.L-BFGS

D.RMSprop

6.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地理解復(fù)雜生物過(guò)程？

A.圖文檢索

B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

C.AIGC內(nèi)容生成

D.AGI技術(shù)路線

7.在大模型應(yīng)用于生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)時(shí)，以下哪種技術(shù)可以增強(qiáng)模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的泛化能力？

A.模型集成學(xué)習(xí)

B.腦機(jī)接口算法

C.GPU集群性能優(yōu)化

D.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

8.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，以下哪種技術(shù)可以幫助模型更有效地利用計(jì)算資源？

A.云邊端協(xié)同部署

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.自動(dòng)化標(biāo)注工具

9.在大模型優(yōu)化過(guò)程中，以下哪種技術(shù)可以減少模型參數(shù)數(shù)量并提高模型效率？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.特征工程自動(dòng)化

10.對(duì)于生物制藥中的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，以下哪種技術(shù)可以增強(qiáng)模型的解釋性？

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

11.在大模型應(yīng)用于生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)時(shí)，以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

12.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，以下哪種技術(shù)可以幫助模型提高對(duì)生物數(shù)據(jù)的處理速度？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.模型量化（INT8/FP16）

D.結(jié)構(gòu)剪枝

13.在大模型優(yōu)化過(guò)程中，以下哪種技術(shù)可以減少模型訓(xùn)練時(shí)間？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.特征工程自動(dòng)化

14.對(duì)于生物制藥中的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地識(shí)別潛在靶點(diǎn)？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

15.在大模型應(yīng)用于生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)時(shí)，以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地處理復(fù)雜生物過(guò)程？

A.模型集成學(xué)習(xí)

B.特征工程自動(dòng)化

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：1.B2.D3.A4.A5.A6.B7.A8.A9.A10.A11.A12.A13.A14.A15.A

解析：

1.B.模型并行策略可以顯著提高模型對(duì)生物數(shù)據(jù)的處理能力，通過(guò)將模型分解為多個(gè)部分并行處理，可以大幅提升計(jì)算效率。

2.D.異常檢測(cè)可以幫助模型在有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)識(shí)別和利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)中的異常值，提高模型的泛化能力。

3.A.低精度推理通過(guò)將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，可以減少計(jì)算資源消耗并提高模型效率。

4.A.感知度/準(zhǔn)確率是評(píng)估模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)，可以反映模型在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中的表現(xiàn)。

5.A.Adam優(yōu)化器在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中具有較好的效果，它結(jié)合了動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，可以加速收斂。

6.B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析可以幫助模型更好地理解復(fù)雜生物過(guò)程，通過(guò)整合不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，提高模型的預(yù)測(cè)能力。

7.A.數(shù)據(jù)融合算法可以幫助模型更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，通過(guò)整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。

8.A.云邊端協(xié)同部署可以幫助模型更有效地利用計(jì)算資源，通過(guò)合理分配計(jì)算任務(wù)，提高模型的處理速度。

9.A.模型量化（INT8/FP16）可以減少模型參數(shù)數(shù)量并提高模型效率，通過(guò)降低參數(shù)精度，減少計(jì)算資源消耗。

10.A.注意力可視化可以增強(qiáng)模型的解釋性，通過(guò)可視化模型在處理數(shù)據(jù)時(shí)的注意力分配，幫助理解模型的決策過(guò)程。

11.A.數(shù)據(jù)融合算法可以幫助模型更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，通過(guò)整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。

12.A.模型并行策略可以幫助模型提高對(duì)生物數(shù)據(jù)的處理速度，通過(guò)將模型分解為多個(gè)部分并行處理，可以大幅提升計(jì)算效率。

13.A.模型量化（INT8/FP16）可以減少模型訓(xùn)練時(shí)間，通過(guò)降低參數(shù)精度，減少計(jì)算資源消耗。

14.A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）可以幫助模型更好地識(shí)別潛在靶點(diǎn)，通過(guò)反映模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，幫助篩選潛在靶點(diǎn)。

15.A.模型集成學(xué)習(xí)可以幫助模型更好地處理復(fù)雜生物過(guò)程，通過(guò)整合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，提高模型的預(yù)測(cè)能力。

二、多選題（共10題）

1.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化模擬中，以下哪些技術(shù)可以幫助提高模型的泛化能力？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

E.模型魯棒性增強(qiáng)

2.在大模型應(yīng)用于生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于加速模型的推理過(guò)程？（多選）

A.低精度推理

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型并行策略

D.知識(shí)蒸餾

E.推理加速技術(shù)

3.為了確保生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型的倫理安全，以下哪些措施是必要的？（多選）

A.偏見(jiàn)檢測(cè)

B.內(nèi)容安全過(guò)濾

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.算法透明度評(píng)估

E.模型公平性度量

4.在生物制藥領(lǐng)域，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型的性能？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

E.特征工程自動(dòng)化

5.在使用大模型進(jìn)行生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)時(shí)，以下哪些技術(shù)可以增強(qiáng)模型的解釋性？（多選）

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

E.模型線上監(jiān)控

6.為了提高生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型的效率，以下哪些技術(shù)是相關(guān)的？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.云邊端協(xié)同部署

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

7.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，以下哪些技術(shù)可以幫助模型處理大規(guī)模數(shù)據(jù)？（多選）

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

E.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

8.為了確保生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型的合規(guī)性，以下哪些措施是重要的？（多選）

A.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

B.模型公平性度量

C.算法透明度評(píng)估

D.生成內(nèi)容溯源

E.模型魯棒性增強(qiáng)

9.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化模擬中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的訓(xùn)練效率？（多選）

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.模型量化（INT8/FP16）

10.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，以下哪些技術(shù)可以幫助模型更好地理解生物數(shù)據(jù)？（多選）

A.Transformer變體（BERT/GPT）

B.MoE模型

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：

1.ABD

2.ABCDE

3.ABCDE

4.ABCDE

5.AB

6.ABCDE

7.ABCD

8.ABCD

9.ABDE

10.ABCD

解析：

1.ABD：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略、特征工程自動(dòng)化和聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)都可以提高模型的泛化能力。

2.ABCDE：低精度推理、模型量化、模型并行策略、知識(shí)蒸餾和推理加速技術(shù)都可以用于加速模型的推理過(guò)程。

3.ABCDE：偏見(jiàn)檢測(cè)、內(nèi)容安全過(guò)濾、隱私保護(hù)技術(shù)、算法透明度評(píng)估和模型公平性度量都是確保模型倫理安全的必要措施。

4.ABCDE：結(jié)構(gòu)剪枝、稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、梯度消失問(wèn)題解決、集成學(xué)習(xí)和特征工程自動(dòng)化都可以用于優(yōu)化模型的性能。

5.AB：注意力可視化和可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用可以增強(qiáng)模型的解釋性。

6.ABCDE：分布式訓(xùn)練框架、云邊端協(xié)同部署、AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度、低代碼平臺(tái)應(yīng)用和CI/CD流程都可以提高模型的效率。

7.ABCD：數(shù)據(jù)融合算法、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)、圖文檢索和多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析都可以幫助模型處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

8.ABCD：監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐、模型公平性度量、算法透明度評(píng)估和生成內(nèi)容溯源都是確保模型合規(guī)性的重要措施。

9.ABDE：參數(shù)高效微調(diào)、優(yōu)化器對(duì)比、動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型量化都可以提高模型的訓(xùn)練效率。

10.ABCD：Transformer變體、MoE模型、動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)架構(gòu)搜索都可以幫助模型更好地理解生物數(shù)據(jù)。

三、填空題（共15題）

1.在大模型訓(xùn)練過(guò)程中，為了提高效率，通常會(huì)采用___________技術(shù)來(lái)加速計(jì)算。

答案：GPU集群性能優(yōu)化

2.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，為了減少模型復(fù)雜度，可以使用___________技術(shù)來(lái)降低模型參數(shù)數(shù)量。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

3.對(duì)于生物制藥領(lǐng)域的大模型，為了提高模型的泛化能力，通常會(huì)采用___________策略。

答案：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

4.在進(jìn)行模型量化時(shí)，為了保持模型的性能，可以使用___________技術(shù)將模型參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度。

答案：INT8對(duì)稱(chēng)量化

5.為了防止模型在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)梯度消失問(wèn)題，可以采用___________技術(shù)來(lái)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

答案：殘差連接

6.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，為了提高模型的解釋性，可以使用___________技術(shù)來(lái)可視化模型注意力。

答案：注意力可視化

7.在大模型訓(xùn)練中，為了提高模型的泛化能力，可以使用___________技術(shù)來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

答案：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

8.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)時(shí)，為了提高模型的推理速度，可以使用___________技術(shù)來(lái)加速模型推理。

答案：模型并行策略

9.在生物制藥領(lǐng)域，為了保護(hù)用戶(hù)隱私，可以使用___________技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

答案：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

10.在大模型訓(xùn)練過(guò)程中，為了提高模型的收斂速度，通常會(huì)采用___________優(yōu)化器。

答案：Adam

11.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，為了提高模型的性能，可以使用___________技術(shù)來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

答案：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

12.在大模型訓(xùn)練中，為了提高模型的泛化能力，可以使用___________技術(shù)來(lái)處理不同模態(tài)的數(shù)據(jù)。

答案：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

13.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)時(shí)，為了提高模型的魯棒性，可以使用___________技術(shù)來(lái)增強(qiáng)模型對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的處理能力。

答案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

14.在大模型訓(xùn)練中，為了提高模型的訓(xùn)練效率，可以使用___________技術(shù)來(lái)并行處理訓(xùn)練任務(wù)。

答案：AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

15.在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中，為了提高模型的性能，可以使用___________技術(shù)來(lái)優(yōu)化模型訓(xùn)練流程。

答案：CI/CD流程

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)主要用于解決大模型在特定任務(wù)上的適應(yīng)性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLoRA）都是參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，通過(guò)引入低秩矩陣來(lái)調(diào)整模型參數(shù)，從而提高模型在特定任務(wù)上的適應(yīng)性，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以顯著提高模型在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過(guò)在多個(gè)任務(wù)上預(yù)訓(xùn)練模型，可以增強(qiáng)模型對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的泛化能力，這在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中尤為重要。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)在大模型應(yīng)用中主要用于防止模型被惡意數(shù)據(jù)欺騙。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)旨在提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性，防止模型被惡意數(shù)據(jù)欺騙，這在生物制藥領(lǐng)域尤為重要，因?yàn)槟Ｐ偷妮敵鲋苯雨P(guān)系到藥物研發(fā)的成敗。

4.模型并行策略可以顯著降低大模型在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中的訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)，模型并行策略通過(guò)將模型的不同部分分布到多個(gè)設(shè)備上并行計(jì)算，可以有效降低大模型的訓(xùn)練時(shí)間，提高研發(fā)效率。

5.低精度推理技術(shù)可以犧牲一定的精度來(lái)?yè)Q取推理速度的提升。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：低精度推理技術(shù)，如INT8量化，通過(guò)將模型參數(shù)和激活值從高精度轉(zhuǎn)換為低精度，可以顯著提高推理速度，盡管會(huì)略微降低模型的精度。

6.云邊端協(xié)同部署技術(shù)可以提高生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)性和可靠性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版4.1節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以將模型部署在云端、邊緣和本地設(shè)備上，從而提高模型的實(shí)時(shí)性和可靠性，滿足不同場(chǎng)景的需求。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以提高小模型在生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中的性能，同時(shí)減少計(jì)算資源消耗。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)通過(guò)將大模型的“知識(shí)”遷移到小模型中，可以在保持較高性能的同時(shí)，減少模型的參數(shù)量和計(jì)算資源消耗，適合資源受限的環(huán)境。

8.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以顯著提高生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.2節(jié)，模型量化技術(shù)可以將模型的參數(shù)和激活值從高精度轉(zhuǎn)換為低精度，從而提高推理速度，降低功耗。

9.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以降低生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型的復(fù)雜度，但可能會(huì)影響模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過(guò)移除模型中的冗余參數(shù)來(lái)降低模型復(fù)雜度，雖然可能會(huì)略微影響模型的性能，但通常能夠顯著減少模型的參數(shù)量和計(jì)算資源消耗。

10.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)技術(shù)可以提高生物制藥靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型的效率，但可能不適用于所有類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)引入稀疏性來(lái)減少模型中的非零激活，從而提高模型的效率。然而，這種技術(shù)可能不適用于所有類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，特別是那些對(duì)激活稀疏性敏感的網(wǎng)絡(luò)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某生物制藥公司正在開(kāi)發(fā)一款基于深度學(xué)習(xí)的新藥研發(fā)輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用一個(gè)大模型來(lái)預(yù)測(cè)生物分子的活性。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，該模型在服務(wù)器上的推理速度較慢，且模型大小超過(guò)了移動(dòng)設(shè)備的存儲(chǔ)限制。

問(wèn)題：針對(duì)上述情況，提出三種優(yōu)化方案，并分析每種方案的優(yōu)缺點(diǎn)及實(shí)施步驟。

方案1：模型量化與剪枝

優(yōu)點(diǎn)：顯著減少模型大小和推理時(shí)間，降低存儲(chǔ)和計(jì)算需求。

缺點(diǎn)：可能略微影響模型精度。

實(shí)施步驟：

1.對(duì)模型進(jìn)行INT8量化，將模型參數(shù)和激活值轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)。

2.應(yīng)用結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)，移除模型中不重要的連接和神經(jīng)元。

3.使用量化工具（如TensorFlowLite）進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換和優(yōu)化。

方案2：模型并行化

優(yōu)點(diǎn)：利用多核處理器提高推理速度。